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dc.contributor.advisor1Alberto Henrique Frade Laenderpt_BR
dc.contributor.advisor-co1Marcos Andre Goncalvespt_BR
dc.contributor.referee1Edleno Silva de Mourapt_BR
dc.contributor.referee2Nivio Zivianipt_BR
dc.creatorAllan Jones Costa e Silvapt_BR
dc.date.accessioned2019-08-14T22:14:20Z-
dc.date.available2019-08-14T22:14:20Z-
dc.date.issued2007-03-26pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/1843/RVMR-794QAJ-
dc.description.abstractThis dissertation proposes a process that uses results from queries submitted to search engines for finding the URL of the corresponding full-text, or of any relevant related material, for those articles cataloged in a digital library for which this information is missing. We present a comprehensive study of this process in different situations by investigating different query strategies applied to three general purpose search engines (Google, Yahoo!, MSN) and two specialized ones (Scholar and CiteSeer), considering five user scenarios characterized by distinct requirement levels. Specifically, we have conducted a set of experiments focused on articles taken from BDBComp - Brazilian Digital Library of Computing and DBLP - Digital Bibliography & Library Project. According to the results of these experiments, Scholar has shown to be more effective than the other tested search engines for this task in all considered scenarios. Moreover, our experiments show that a simple combination Scholar-Google with a re-ranking strategy provides even better results. Our study also presents an analysis of the impact of different factors on the likelihood of finding the full-text of the searched articles.pt_BR
dc.description.resumoEsta dissertação propõe um processo que utiliza resultados de consultas submetidas a máquinas de busca para encontrar a URL do texto completo correspondente, ou de qualquer outro material relacionado, a artigos catalogados em uma biblioteca digital que não possuem tal informação registrada. Apresentamos um estudo desse processo para investigar diferentes estratégias de consultas aplicadas a três máquinas de busca de propósito geral (Google, Yahoo!, MSN) e a duas especializadas (Scholar e CiteSeer) considerando vários cenários caracterizados por usuários com diferentes níveis de exigências. Especificamente, conduzimos um conjunto de experimentos com artigos provenientes da BDBComp - Biblioteca Digital Brasileira de Computação e da DBLP - Digital Bibliography & Library Project. De acordo com os resultados, Scholar mostrou-se mais eficaz nesta tarefa do que as outras máquinas de busca testadas em todos os cenários estudados. Além disso, nossos experimentos mostraram que estratégias simples para combinação e reordenação fornecem resultados ainda melhores. Nosso estudo também apresenta uma análise do impacto de diferentes fatores na chance de se encontrar o texto completo dos artigos procurados.pt_BR
dc.languagePortuguêspt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Minas Geraispt_BR
dc.publisher.initialsUFMGpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectbusca em textopt_BR
dc.subjectbiblioteca digitalpt_BR
dc.subject.otherRecuperação da informaçãopt_BR
dc.subject.otherBibliotecas digitaispt_BR
dc.subject.otherWorld Wide Web (Sistema de recuperação da informação)pt_BR
dc.subject.otherComputaçãopt_BR
dc.subject.otherSistemas de recuperação da informaçãopt_BR
dc.titleEstratégias para busca do texto completo de artigos catalogados em uma biblioteca digitalpt_BR
dc.typeDissertação de Mestradopt_BR
Appears in Collections:Dissertações de Mestrado

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